resim 70.png
Verilerin depolama ve yapay zeka modelleri arasında sorunsuz bir şekilde akmasını sağlayan ölçeklenebilir bir kurumsal depolama sistemi. Fotoğraf: Midjourney

Yapay zekâ, işletmelerin veri depolama ve erişim şeklini değiştiriyor. Bunun nedeni, geleneksel veri depolama sistemlerinin aynı anda birkaç kullanıcıdan gelen basit komutları işlemek üzere tasarlanmış olması, günümüzün milyonlarca aracıya sahip yapay zekâ sistemlerinin ise büyük miktarda veriye sürekli ve paralel olarak erişip işlemesi gerekmesidir.

Geleneksel depolama sistemleri artık çok sayıda karmaşıklık katmanına sahip ve bu da yapay zekayı yavaşlatıyor çünkü veriler GPU'ya (yapay zekanın "beyin hücresi" olarak kabul edilen grafik işleme birimi) ulaşmadan önce çok sayıda katmandan geçmek zorunda kalıyor.

MIT'den Michael Tso ve Hiroshi Ohta tarafından kurulan Cloudian, veri depolamanın yapay zeka devrimine ayak uydurmasına yardımcı oluyor. Şirket, depolama ve yapay zeka modelleri arasında veri akışının sorunsuz bir şekilde gerçekleşmesine yardımcı olan ölçeklenebilir bir kurumsal depolama sistemi geliştirdi.

Sistem, depolama alanına paralel hesaplama uygulayarak, yapay zeka ve veri işlevselliğini, depolama ile hem GPU'lar hem de CPU'lar arasında yüksek hızlı doğrudan bağlantıyla büyük ölçekli veri kümelerini depolayabilen, alabilen ve işleyebilen tek bir paralel işlem platformunda birleştirerek karmaşıklığı azaltır.

Cloudian'ın entegre bilgi işlem-depolama platformu, ticari ölçekte yapay zeka araçlarının oluşturulmasını kolaylaştırırken, işletmelere yapay zeka patlamasına ayak uydurabilecek bir depolama altyapısı sağlıyor.

"İnsanların yapay zeka hakkında sıklıkla unuttuğu bir şey, her şeyin veriyle ilgili olduğudur," diyor Tso. "%10 daha fazla veriyle yapay zeka performansında %10 artış elde edemezsiniz ve 10 kat daha fazla veri bile yeterli değildir; 1.000 kat daha fazla veriye ihtiyacınız vardır. Verileri yönetmesi kolay bir şekilde depolamak ve hesaplamayı anında oraya yerleştirmek, böylece verileri taşımak zorunda kalmadan, gelir gelmez yapabilirsiniz; sektörün gittiği yön bu."

Nesne Depolama ve Yapay Zeka

Cloudian'ın platformu şu anda, her türlü verinin (belgeler, videolar , sensör verileri) meta verilerle birlikte tek nesneler halinde depolandığı bir nesne depolama mimarisi kullanmaktadır. Nesne depolama, büyük miktarda veriyi düz bir yapıda yönetebildiğinden, yapılandırılmamış veriler ve yapay zeka sistemleri için idealdir. Ancak daha önce, verileri önce bilgisayarın belleğine kopyalamadan doğrudan bir yapay zeka modeline göndermek imkansızdı; bu da gecikmeye ve enerji israfına neden oluyordu.

Temmuz ayında Cloudian, nesne depolama sistemini, verileri anında yapay zeka kullanımına açık bir biçimde depolayan bir vektör veritabanıyla genişlettiğini duyurdu. Veriler alındıkça, Cloudian öneri motorları, arama ve yapay zeka asistanları gibi yapay zeka araçlarını desteklemek için verilerin vektör biçimini gerçek zamanlı olarak hesaplar.

Cloudian ayrıca, depolama sisteminin doğrudan GPU'larıyla çalışması için NVIDIA ile bir ortaklık kurduğunu duyurdu. Cloudian, yeni sistemin daha hızlı yapay zeka işleme ve daha düşük bilgi işlem maliyetleri sağladığını belirtti.

Tso, "GPU'lar yalnızca kendilerine veri sağlandığında işe yaradığı için NVIDIA yaklaşık bir buçuk yıl önce bize başvurdu," dedi. "Artık insanlar, büyük hacimli verileri taşımak yerine yapay zekayı verilere entegre etmenin daha kolay olduğunu fark ediyor. Depolama sistemimizde birçok yerleşik yapay zeka özelliği bulunuyor, böylece verileri toplayıp depoladığımız yere yakın bir yerde ön ve son işlemden geçirebiliyoruz."

AI Öncelikli Depolama

Cloudian, büyük üreticiler, finans kuruluşları, sağlık tesisleri ve devlet kurumları dahil olmak üzere dünya çapında yaklaşık 1.000 işletmenin verilerinden en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı oluyor.

Örneğin, Cloudian'ın depolama platformu, büyük bir otomobil üreticisinin yapay zekayı kullanarak üretim robotlarının her birinin ne zaman bakıma ihtiyacı olduğunu belirlemesine yardımcı oluyor. Cloudian ayrıca, araştırma makalelerini ve patentleri depolamak için ABD Ulusal Tıp Kütüphanesi ile ve tümör DNA dizilerini depolamak için Ulusal Kanser Veritabanı ile ortaklık kuruyor. Bu zengin veri kümeleri, yapay zekanın yeni tedavilerin veya keşiflerin geliştirilmesine yardımcı olmak için işleyebileceği bir yapıya sahip.

"GPU'lar harika bir kolaylaştırıcı," diyor Tso. "Moore Yasası, işlem gücünü her iki yılda bir ikiye katlıyor, ancak GPU'lar bir çip üzerindeki görevleri paralel hale getirebilir, birden fazla GPU'yu birbirine bağlayabilir ve Moore Yasası'nın ötesine geçebilir. Bu ölçek, yapay zekayı yeni zeka seviyelerine taşıyor, ancak GPU'ların en iyi performansı göstermesini sağlamanın tek yolu, verileri işlem güçleriyle aynı hızda iletmektir ve bunu yapmanın tek yolu da GPU ile verileriniz arasındaki tüm aracı katmanları kaldırmaktır."

(MIT'ye göre)

Kaynak: https://vietnamnet.vn/cloudian-dua-du-lieu-den-gan-ai-hon-bao-gio-het-2433241.html